Agentenbasierte KI vs. Generative KI: Kernunterschiede und Autonomie

Während agentenbasierte KI und GenAI-Technologien miteinander verwandt sind, liegt der wesentliche Unterschied in ihrem Grad an Autonomie und dem Zweck. Modelle zur Inhaltserstellung reagieren grundsätzlich: Sie warten auf eine konkrete menschliche Eingabeaufforderung, durchlaufen eine einzelne Inferenzschleife und erzeugen eine konkrete Ausgabe, auf deren Grundlage der menschliche Benutzer handeln kann. Agentenbasierte KI hingegen ist proaktiv und zielorientiert. Wird ihr von einem Benutzer ein übergeordnetes Ziel vorgegeben, agiert sie autonom, um sich an ihre Umgebung anzupassen. Sie durchläuft routinemäßig wiederholte Inferenzschleifen, um zu planen, externe Tools einzusetzen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows autonom auszuführen, bis die übergeordnete Aufgabe abgeschlossen ist. Nur wenn eine Entscheidung außerhalb ihrer festgelegten Befugnisse liegt, eskaliert sie an einen Menschen.

Unternehmen haben erheblich in dialogorientierte Bots und Tools zur Inhaltserstellung investiert, die auf großen Sprachmodellen basieren. Das Verfassen einer E-Mail oder das Generieren von Code ist wertvoll, doch diese Ergebnisse erfordern weiterhin, dass Menschen oder Automatisierungen den nächsten Schritt ausführen. KI-Agenten tun genau das, indem sie Schlussfolgerungsfähigkeit, Gedächtnis, Tool-Nutzung und Ausführung kombinieren. Dieser Leitfaden erläutert, wie die einzelnen Technologien funktionieren, welchen Mehrwert sie jeweils bieten, wie sie sich gegenseitig ergänzen und wie Unternehmen sie verantwortungsvoll in großem Maßstab einsetzen können.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Autonomiegrade: Generative KI reagiert auf Prompts, um Inhalte zu erstellen, während KI-Agenten proaktiv mehrstufige Workflows planen und ausführen, um bestimmte Ziele zu erreichen.
• Betriebswert: Während GenAI die Produktivität von Wissensarbeitenden steigert, treiben agentenbasierte Systeme die durchgängige Prozessautomatisierung und unabhängige Entscheidungsfindung voran.
• Synergie: Die effektivsten Unternehmensarchitekturen kombinieren beides und nutzen generative Modelle für Schlussfolgerungen und die Erstellung von Inhalten innerhalb eines agentenbasierten Ausführungs-Frameworks.
• Governance: Der Übergang zu agentenbasierten Workflows erfordert strenge AgentOps-Kontrollen, einschließlich Freigaben durch Menschen und rollenbasierter Berechtigungen zur Steuerung des Betriebsrisikos.

Generative KI definiert: Die reaktive Erstellerin

Generative KI ist ein reaktives System, das auf Grundlage spezifischer menschlicher Prompts neue Inhalte – etwa Texte, Bilder oder Code – erstellt. Es handelt sich um eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die auf Fortschritten im Deep Learning und dem umfassenderen Bereich des maschinellen Lernens (ML) basiert.

Grundsätzlich ist diese Technologie reaktiv. Ein Benutzer gibt einen Prompt ein, das Modell führt einen Inferenzprozess durch, erzeugt eine Ausgabe und wartet anschließend auf die nächste Anweisung. Selbst hochentwickelte Systeme sind darauf angewiesen, dass Menschen den nächsten Schritt festlegen.

Die meisten modernen GenAI-Anwendungen basieren auf Basismodellen, insbesondere großen Sprachmodellen (LLMs). Diese Modelle lernen statistische Muster aus umfangreichen Datensätzen und generieren Antworten, indem sie wahrscheinliche Abfolgen von Wörtern, Tokens oder anderen Ausgabeformaten vorhersagen.

Dieses Design macht generative KI besonders nützlich für:

• Verfassen von Berichten und E-Mails
• Zusammenfassung umfangreicher Dokumente
• Generierung von Softwarecode
• Erstellung von Marketinginhalten
• Übersetzen von Text
• Beantwortung von Fragen

Generative KI verfügt jedoch von Natur aus nicht über Handlungsfähigkeit. Sie überwacht Systeme nicht eigenständig, entscheidet nicht, welche Aufgabe Aufmerksamkeit erfordert, und führt keine Aktionen über mehrere Unternehmensanwendungen hinweg aus. Die primäre Verantwortung des Modells besteht darin, Informationen zu generieren, anstatt operative Ziele zu erreichen.

Diese Unterscheidung ist wichtig. Generative KI steigert die Produktivität, indem sie die Erstellung von Inhalten und wissensbasierte Arbeit beschleunigt, bleibt jedoch auf menschliche Anleitung oder externe Automatisierungs-Frameworks angewiesen, um generierte Ergebnisse in messbare Geschäftsergebnisse umzuwandeln.

Erfahren Sie, wie Generative KI die tägliche Arbeit verändert – von der Erstellung und Zusammenfassung von Inhalten bis hin zum Programmieren – und wie die Kombination mit Automatisierung einen skalierbaren „Teufelskreis des Erfolgs“ für das Unternehmen schafft.

Agentenbasierte KI – Definition: Die proaktive Ausführerin

KI-Agenten sind zielorientierte, proaktive Systeme, die Schlussfolgerungsfähigkeit, Gedächtnis und die Nutzung von Tools kombinieren, um mehrstufige Workflows eigenständig auszuführen. Agentenbasierte Architektur ist ein zielorientierter Ansatz, der Ziele durch diese Ausführung erreicht.

Im Gegensatz zu GenAI, die auf einzelne Prompts reagiert, handeln diese Systeme eigenständig. Ein Benutzer gibt ein Ziel vor, und das agentenbasierte System bewertet die verfügbaren Informationen, bestimmt die erforderlichen Maßnahmen, interagiert mit zugelassenen Tools und schreitet durch wiederholte Inferenzzyklen der Zielerreichung entgegen.

Um Anleitungen und Kontext zu verstehen, nutzen viele agentenbasierte Systeme Technologien aus der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Dies ermöglicht es Nutzern, Geschäftsziele in natürlicher Sprache statt mithilfe starrer Programmierlogik zu formulieren.

Eine typische Architektur für agentenbasierte Workflows folgt einem Muster aus Wahrnehmen, Planen und Handeln:

1. Verfügbare Informationen beobachten
2. Das Ziel analysieren
3. Einen Plan erstellen
4. Genehmigte Tools oder Systeme verwenden
5. Ergebnisse bewerten
6. Aktionen bei Bedarf anpassen

Dieser Prozess reduziert den Bedarf an kontinuierlichen menschlichen Prompt-Eingaben. Statt bei jedem Schritt Anleitungen zu benötigen, bewertet ein Agent den Fortschritt und bestimmt innerhalb definierter Governance-Grenzen die geeigneten nächsten Maßnahmen.

Implementierungen auf Enterprise-Niveau erfordern häufig anspruchsvolle Schlussfolgerungsfähigkeiten. Lösungen wie die Process Reasoning Engine von Automation Anywhere zeigen, wie agentenbasierte KI komplexe operative Szenarien analysieren, den Kontext bewerten und die Entscheidungsfindung über unternehmensweite Workflows hinweg unterstützen kann.

Während manche Beschreibungen automatisiertes Verhalten betonen, bringen erfolgreiche Implementierungen in Unternehmen die Initiative des Agenten mit Governance, Aufsicht und klar definierten betrieblichen Kontrollen in ein ausgewogenes Verhältnis. Das Ergebnis ist ein System, das komplexe Aufgaben ausführen kann und dabei mit den geschäftlichen Richtlinien und Compliance-Anforderungen im Einklang bleibt.

Adi Kuruganti, Leiter für KI und Entwicklung bei Automation Anywhere, teilt Erkenntnisse aus 3,5 Milliarden KI-Agent-Ausführungen in der Produktion – darunter zur Rolle der Process Reasoning Engine und von Kontextgraphen bei der Unterscheidung echter Fortschritte im Bereich agentenbasierter KI vom Hype.

Wesentliche Unterschiede: agentenbasierte KI vs. generative KI

Der grundlegende Unterschied zwischen agentenbasierter KI und generativer KI liegt in der Autonomie: GenAI reagiert auf Prompts, indem sie Inhalte erstellt, während agentenbasierte Modelle Ziele verfolgen, indem sie Aktionen ausführen. Das eine ist in erster Linie reaktiv; das andere arbeitet mithilfe von Planung und aktionsorientierten Workflows.

Für IT-Führungskräfte in Unternehmen hilft das Verständnis dieses Unterschieds dabei, zu bestimmen, welchen Platz jede Technologie innerhalb einer umfassenderen Automatisierungsstrategie einnimmt.

Vergleich der operativen Komplexität und des Risikos

Die Komplexität der Aufgaben stellt einen weiteren wesentlichen Unterschied dar. Generative KI liefert hervorragende Ergebnisse, wenn es darum geht, eine bestimmte Ausgabe zu erzeugen. Beispielsweise erfordert das Erstellen eines Richtlinienentwurfs oder das Zusammenfassen eines Vertrags erhebliche sprachliche Fähigkeiten, jedoch relativ wenig operative Koordination.

Agentenbasierte KI bewältigt Situationen mit mehreren Entscheidungen, sich ändernden Bedingungen und Interaktionen mit Unternehmenssystemen. Ein Agent kann Informationen aus mehreren Quellen sammeln, Ergebnisse vergleichen und geeignete Maßnahmen gemäß den Geschäftsregeln auswählen.

Auch die Risikoprofile unterscheiden sich. Generative KI birgt vor allem informationelle Risiken, darunter Halluzinationen, Ungenauigkeiten und verzerrte Ergebnisse. Agentenbasierte KI birgt operative Risiken, da Aktionen Auswirkungen auf Live-Systeme, Workflows, Kunden oder Geschäftsdaten haben können.

Das Konzept der autonomen Ausführung sollte daher aus der Perspektive eines Unternehmens betrachtet werden. Das Ziel ist keine uneingeschränkte Autonomie. Stattdessen streben Unternehmen eine kontrollierte Ausführung an, die durch Governance, Beobachtbarkeit, Freigabeschwellen und Sicherheitskontrollen unterstützt wird.

Wenn Unternehmensverantwortliche agentenbasierte KI vs. generative KI bewerten, wenden sie sich häufig an Plattformen wie Automation Anywhere, um die Lücke zu schließen. Automation Anywhere integriert generative KI mit agentenbasiertem Schlussfolgern und Ausführen und unterstützt Unternehmen dabei, vom Erstellen von Inhalten zur Erledigung mehrstufiger Aufgaben innerhalb kontrollierter Workflows überzugehen.

Mit zunehmender Reife von KI-Investitionen zeigt sich bei der Bewertung von agentenbasierter KI im Vergleich zu generativer KI, dass sie unterschiedliche Probleme lösen. Generative KI beschleunigt die Wissensgenerierung. KI-Agenten helfen dabei, Wissen in geschäftliche Maßnahmen umzusetzen.

Synergien zwischen generativen und agentenbasierten Systemen

Generative und agentenbasierte Systeme arbeiten zusammen, indem sie die Fähigkeiten von GenAI zur Inhaltserstellung mit den Frameworks des KI-Agenten für Planung, Gedächtnis und Aufgabenausführung kombinieren. Ein weitverbreiteter Irrtum ist, dass Unternehmen sich zwischen den beiden Technologien entscheiden müssen. In der Praxis ergänzen sie sich in hohem Maße.

Laut McKinsey hat generative KI das Potenzial, bis zu 4,4 Billionen US-Dollar an jährlichem Unternehmenswert zu schaffen. Die meisten fortschrittlichen Architekturen verwenden diese Modelle für das Schlussfolgern und die Inhaltserstellung, während der Agent Planung, Gedächtnis, Tool-Interaktion und Zielmanagement übernimmt und nur dann auf das Modell zurückgreift, wenn eine sprachbasierte Ausgabe benötigt wird.

Betrachten Sie einen Workflow für das Kunden-Onboarding. Ein Agent erhält ein Onboarding-Ziel und sammelt Kundeninformationen aus freigegebenen Geschäftssystemen. Während des Prozesses kann er ein generatives Modell aufrufen, um:

• eine Willkommens-E-Mail zu entwerfen
• Kontoinformationen zusammenzufassen
• Produktdokumentation zu erläutern
• Kundenkommunikation zu generieren

Anschließend führt der Agent die nachfolgenden Workflow-Schritte auf Grundlage der geschäftlichen Anforderungen aus.

Automatisierungsinitiativen stützen sich zunehmend auf spezialisierte KI-Assets wie generative KI-Prozessmodelle, die es Unternehmen ermöglichen, Funktionen zur Inhaltserstellung in umfassendere Automatisierungsszenarien einzubetten.

Eine weitere wichtige Technologie ist die abrufgestützte Generierung (RAG), die Sprachmodelle mit externen Wissensquellen verbindet und Systemen hilft, relevante Informationen abzurufen, bevor sie Antworten generieren. Dieser Ansatz schließt die Lücke zwischen statischen Trainingsdaten und dynamischem Unternehmenswissen.

Es ist wichtig, Agenten nicht mit Orchestrierung zu verwechseln. Die Orchestrierung koordiniert Agenten, Automatisierungstechnologien, Informationsquellen und menschliche Beteiligte. Agenten tragen innerhalb dieses umfassenderen operativen Frameworks zu den Fähigkeiten des Schlussfolgerns und der Aufgabenausführung bei.

Dadurch profitieren Unternehmen von den Stärken beider Ansätze: Generative KI erzeugt hochwertige Inhalte, während agentenbasierte KI dazu beiträgt, die Arbeit durch strukturierte Entscheidungsfindung und kontrollierte Ausführung voranzubringen.

Anwendungsfälle aus der Praxis: Bewertung von Anbietern und Tools für agentenbasierte KI

Praxisnahe Anwendungsfälle zur Bewertung von Anbietern und Tools für agentenbasierte KI zeigen, dass generative KI bei der Inhaltssynthese herausragt, während agentenbasierte Systeme die dynamische Ausführung von Unternehmensaufgaben dominieren. Die effektivste KI-Strategie hängt vom angestrebten Geschäftsergebnis ab.

Anwendungsfälle für generative KI

Generative KI eignet sich ideal, wenn das primäre Ziel darin besteht, Informationen zu erstellen, umzuwandeln oder zu synthetisieren.

• Marketingteams nutzen generative KI, um Kampagneninhalte zu entwerfen, Produktbeschreibungen zu erstellen, Beiträge für soziale Medien zu generieren und Botschaften an unterschiedliche Zielgruppen anzupassen. Anstatt bei null anzufangen, beginnen Mitarbeitende mit einem ersten Entwurf und verfeinern ihn bei Bedarf.
• Rechts- und Compliance-Abteilungen nutzen generative KI, um umfangreiche Verträge zusammenzufassen, wichtige Klauseln zu identifizieren und komplexe regulatorische Dokumente in leicht verständliche Erkenntnisse zu verdichten. Die menschliche Überprüfung bleibt unerlässlich, da generierte Interpretationen Auslassungen oder Ungenauigkeiten enthalten können.
• Softwareentwicklungsteams nutzen generative KI, um Boilerplate-Code zu generieren, Legacy-Anwendungen zu erläutern, APIs zu dokumentieren und routinemäßige Programmieraufgaben zu beschleunigen. Entwickler überprüfen weiterhin die Funktionalität, Sicherheitsanforderungen und Architekturentscheidungen.
• Kundenserviceorganisationen setzen generative KI ein, um Antwortvorschläge, Zusammenfassungen der Wissensdatenbank und Support-Dokumentation zu erstellen. Servicemitarbeiter bewerten diese Empfehlungen, bevor sie mit Kunden kommunizieren.
• Auch Forschungs- und Betriebsteams profitieren von der automatisierten Erstellung von Berichten und Besprechungszusammenfassungen sowie von der Erstellung narrativer Datendarstellungen.

In all diesen Szenarien bleibt das Muster konsistent: Das System generiert Inhalte, während Menschen diese überprüfen, genehmigen, überarbeiten und die nachfolgenden Maßnahmen festlegen. Die Technologie steigert die Produktivität bei Wissensarbeit, führt Geschäftsprozesse jedoch nicht eigenständig aus.

Anwendungsfälle für agentenbasierte KI

Agentenbasierte KI schafft Mehrwert, wenn Unternehmen dynamische Ausführung, Entscheidungsunterstützung und Anpassungsfähigkeit über mehrere Systeme hinweg benötigen.

• Automatisierungen in der Lieferkette nutzen Agenten, um Lagerbestände zu überwachen, Störungen zu analysieren, Informationen aus genehmigten Datenquellen zusammenzutragen, verfügbare Optionen zu bewerten und koordinierte Reaktionen zu unterstützen. Menschliche Stakeholder bleiben für wichtige Freigaben und Richtlinienentscheidungen verantwortlich.
• Cybersicherheitsoperationen nutzen Agenten, um Warnmeldungen zu analysieren, Informationen aus mehreren Tools zu korrelieren, Vorfälle zu priorisieren, Beweise zu sammeln und gemäß den Richtlinien zur Governance der Organisation genehmigte Workflows zur Behebung auszulösen.
• Der Kundenservice nutzt agentenbasierte KI, um Anliegen zu klassifizieren, Kontoinformationen zusammenzutragen, Weiterleitungswege zu bestimmen und Lösungsaktivitäten systemübergreifend zu koordinieren.

Weitere Anwendungsfälle umfassen Unterstützung bei der Beschaffung, die Bearbeitung von Schadensfällen, die Koordination des Onboardings, Compliance-Untersuchungen und die Bearbeitung von Ausnahmefällen. Das kennzeichnende Merkmal des Anwendungsfalls für agentenbasierte KI ist nicht die Generierung von Inhalten. Es ist die Fähigkeit, Bedingungen zu bewerten, kontextbezogene Entscheidungen zu treffen, mit Tools zu interagieren und innerhalb etablierter geschäftlicher Kontrollrahmen auf operative Ziele hinzuarbeiten.

Allerdings ist nicht für jeden Workflow ein Agent erforderlich. Deterministische Automatisierung bleibt das richtige Tool für stabile, umfangreiche, regelbasierte Arbeitsabläufe – sie ist schnell, vorhersehbar und kostengünstig im Betrieb. Agentenbasierte KI ergänzt sie dort, wo die Bedingungen weniger vorhersehbar sind: Schnittstellen ändern sich, Ausnahmen häufen sich oder eine Entscheidung erfordert das Abwägen von Optionen, die ein festes Regelwerk nicht vorhersehen kann.

Governance, Sicherheit und Risikomanagement

Governance, Sicherheit und Risikomanagement für Enterprise-KI erfordern, die Informationsrisiken von GenAI zu mindern und die operationellen Risiken zu kontrollieren, die autonome KI-Agenten mit sich bringen. Die Einführung von KI in Unternehmen bringt erhebliche Governance-Verantwortlichkeiten mit sich.

Im Kontext von generativer KI ist das Informationsrisiko das primäre Anliegen. Modelle können Halluzinationen, sachliche Ungenauigkeiten, verzerrte Ausgaben oder unbelegte Schlussfolgerungen erzeugen. Organisationen benötigen daher Validierungsprozesse, freigegebene Wissensquellen und Verfahren zur menschlichen Überprüfung.

Bei agentenbasierter KI verlagert sich das Hauptaugenmerk auf das operationelle Risiko. Da Agenten mit Geschäftssystemen interagieren können, können unzureichend gesteuerte Aktionen Transaktionen, Datensätze, Kunden oder Compliance-Verpflichtungen beeinträchtigen. In einigen Fällen können KI-Agenten auf Live-Systemen eigenmächtige Aktionen ausführen.

Einführung von AgentOps und unternehmensweiten Kontrollmechanismen

Hier wird AgentOps entscheidend. AgentOps umfasst die operativen Praktiken, Überwachungskontrollen, Governance-Frameworks und Lifecycle-Management-Prozesse, die zur Überwachung von KI-Agenten in Produktivumgebungen eingesetzt werden.

Mehrere Kontrollmechanismen sind besonders wichtig, um das Vertrauen im Unternehmen und die Compliance aufrechtzuerhalten:

• Schwellenwerte für menschliche Freigaben bei sensiblen Aktionen
• Detaillierte Protokollierung der Herkunft zur Sicherstellung der Auditierbarkeit
• Rollenbasierte Berechtigungen und strenge Zugriffskontrollen für Tools
• Kontinuierliche Überwachung und Beobachtbarkeit
• Mechanismen zur Richtliniendurchsetzung
• Workflows für das Ausnahmemanagement

Governance sollte nicht ausschließlich auf der Modellqualität beruhen. Selbst hochleistungsfähige Modelle benötigen Integritätsschutzvorgaben, Aufsicht und operative Kontrollen, wenn sie mit Unternehmenssystemen interagieren. Organisationen sollten außerdem klare Verantwortlichkeitsstrukturen schaffen, in denen festgelegt ist, wer das Verhalten von Agenten verantwortet, die Leistung überwacht, Änderungen genehmigt und Ausnahmen überprüft.

Das Ziel ist Vertrauen, das sich in der Praxis bewährt. Führungskräfte in Unternehmen benötigen Transparenz darüber, wie Entscheidungen getroffen werden, auf welche Tools zugegriffen wird, welche Maßnahmen ergriffen werden und wann menschliches Eingreifen erforderlich ist. Eine starke Governance verwandelt KI von einer experimentellen Fähigkeit in eine verlässliche Komponente des Unternehmensbetriebs.

Übergang zu einem agentenbasierten Unternehmen mit Automation Anywhere

Der Übergang zu einem agentenbasierten Unternehmen mit Automation Anywhere bedeutet, über einfache Chatbots hinauszugehen und autonome Agenten einzusetzen, die komplexe, zielorientierte Workflows ausführen. Viele Unternehmen beginnen ihre KI-Reise mit dialogorientierter KI und Tools zur Erstellung von Inhalten. Die nächste Phase besteht darin, generierte Erkenntnisse durch kontrollierte Ausführung in operative Ergebnisse umzusetzen.

Für Unternehmen ist es entscheidend, die Nuancen rund um agentenbasierte KI und generative KI zu verstehen. Automation Anywhere stellt die erforderliche einheitliche Architektur bereit, um beide zu nutzen. Durch den Einsatz des agentenbasierten Prozessautomatisierungssystems von Automation Anywhere können Unternehmen sicher KI-Agenten bereitstellen, die generative Modelle zum Schlussfolgern nutzen und gleichzeitig die Unternehmens-Governance strikt einhalten.

Das agentenbasierte Prozessautomatisierungssystem von Automation Anywhere wurde entwickelt, um diese Lücke zu schließen, indem es KI-gestütztes Schlussfolgern mit Funktionen zur Unternehmensautomatisierung, Governance-Kontrollen und operativer Transparenz kombiniert. Anstatt KI als eigenständige Technologie zu betrachten, unterstützt die Plattform Umgebungen, in denen Agenten, Automatisierungstechnologien, Geschäftsanwendungen, Datenquellen und Menschen gemeinsam auf Geschäftsergebnisse hinarbeiten.

Organisationen, die autonome Agenten entwickeln und einsetzen möchten, können AI Agent Studio verwenden, um Agentenfunktionen zu erstellen, zu testen und zu verwalten und dabei die Anforderungen an die Unternehmens-Governance einzuhalten. Zusammen mit der Process Reasoning Engine können Unternehmen komplexe Entscheidungsszenarien unterstützen, die logisches Schlussfolgern, menschliche Kontrolle und die Orchestrierung von Automatisierungen, APIs, Dokumenten und anderen Agenten erfordern. Wichtig ist, dass diese Funktionen parallel zu Governance-Kontrollen, Auditierbarkeitsmechanismen und Sicherheits-Frameworks eingesetzt werden, die Automation Anywhere für den Unternehmenseinsatz entwickelt hat.

Das praktische Nutzenversprechen ist klar: Generative KI hilft bei der Erstellung von Informationen, während agentenbasierte KI die Arbeit voranbringt. Unternehmen benötigen beide Fähigkeiten, die innerhalb einer kontrollierten Automatisierungsumgebung zum Einsatz kommen. Für Führungskräfte, die die nächste Phase ihrer KI-Einführung bewerten, sollte der Schwerpunkt darauf liegen, wie diese Technologien optimal eingesetzt werden können, um messbare Geschäftsergebnisse, operative Transparenz und Governance in großem Maßstab zu erreichen.

Um zu sehen, wie Automation Anywhere dabei hilft, reaktive Prozesse in zielorientierte Workflows umzuwandeln, buchen Sie eine Demo, um die agentenbasierten Automatisierungsfunktionen der Plattform aus erster Hand kennenzulernen.

Häufig gestellte Fragen

Agentenbasierte KI vs. generative KI: Was ist der Unterschied?

Generative KI erstellt Inhalte als Reaktion auf Eingabeaufforderungen und stoppt anschließend. Agentenbasierte KI verfolgt Ziele durch Planung, den Einsatz von Tools, Schlussfolgerungen und die Ausführung mehrstufiger Workflows. Dabei verringert sie den Bedarf an kontinuierlicher menschlicher Steuerung und hält zugleich die Governance-Kontrollen ein.

Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen agentenbasierter KI und generativer KI?

Der wesentliche Unterschied liegt in der Autonomie. Generative KI erfordert für jede Aufgabe eine Eingabeaufforderung, während agentenbasierte KI Aktionen plant, auf genehmigte Tools zugreift, den Kontext beibehält und mehrstufige Workflows zur Erreichung eines festgelegten Ziels ausführt.

Wie verbessert agentenbasierte KI die Entscheidungsfindung im Vergleich zur generativen KI?

Agentenbasierte KI bewertet den Echtzeitkontext, sammelt Informationen aus mehreren Quellen, passt Pläne dynamisch an und führt genehmigte Maßnahmen durch. Generative KI liefert Informationen und Empfehlungen, während Entscheidungen und Ausführung Menschen oder externen Systemen überlassen bleiben.

Gilt ChatGPT als generative KI oder agentenbasierte KI, und warum?

ChatGPT ist in erster Linie generative KI, da es auf Prompts reagiert und Textausgaben erstellt. Wenn es mit Tools, Browsing oder Ausführungs-Frameworks verbunden ist, kann es begrenzte agentenbasierte Verhaltensweisen zeigen, seine Grundlage bleibt jedoch generativ.

Können Sie anhand realer Beispiele erläutern, worin sich agentenbasierte KI und generative KI unterscheiden?

Generative KI entwirft auf Aufforderung eine Nachfass-E-Mail an einen Kunden. Agentenbasierte KI erkennt eine inaktive Verkaufschance, erfasst den relevanten Kontext und erstellt einen maßgeschneiderten Entwurf für eine Nachfass-E-Mail, den der Vertriebsmitarbeiter freigeben und versenden kann – anschließend aktualisiert sie automatisch den Datensatz der Verkaufschance.

Wie unterscheidet sich agentenbasierte KI hinsichtlich der Autonomie von generativer KI?

Generative KI verfügt nur über minimale Autonomie, da sie nach der Erstellung von Inhalten ihre Arbeit beendet. Agentenbasierte KI versteht Ziele, überwacht den Fortschritt und bewertet kontinuierlich ihre Aktionen in strukturierten Wahrnehmen-Planen-Handeln-Zyklen, bis die Ziele erreicht sind.

Was sind die grundlegenden Unterschiede zwischen Modellen der autonomen agentenbasierten KI und generativen KI?

Agentenbasierte Systeme verfügen über ein Gedächtnis, verfolgen den Fortschritt auf dem Weg zu Zielen, nutzen externe Tools und korrigieren sich durch iterative Ausführungsschleifen selbst. Generative KI-Modelle sind darauf ausgerichtet, Inhalte auf Basis der während des Trainings erlernten Muster vorherzusagen und zu generieren.